Mit dem Aufkommen neuer Fortschritte und Anwendungen bei Modellen des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz, einschließlich generativer KI, generativer gegnerischer Netzwerke, Computer Vision und Transformatoren, versuchen viele Unternehmen, ihre dringendsten Datenherausforderungen in der realen Welt mithilfe beider Arten synthetischer Daten zu bewältigen: strukturiert und unstrukturiert. Strukturierte synthetische Datentypen sind quantitativ und umfassen Tabellendaten wie Zahlen oder Werte, während unstrukturierte synthetische Datentypen qualitativ sind und Text, Bilder und Videos umfassen. Wirtschaftsführer und Datenwissenschaftler verschiedener Branchen betonen die Notwendigkeit einer neuen Datensynthese, um Datenlücken zu schließen, sensible Informationen zu schützen und ihre Markteinführungsgeschwindigkeit zu verbessern. Sie identifizieren und erforschen bereits mehrere reale Anwendungsfälle für synthetische Daten, wie zum Beispiel:
- Generieren synthetischer Tabellendaten zur Erhöhung der Stichprobengröße und der Grenzfälle. Sie können diese Daten mit realen Datensätzen kombinieren, um das Training des KI-Modells und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
- Erstellen synthetischer Testdaten, um das Testen, Optimieren und Validieren neuer Anwendungen und Funktionen zu beschleunigen.
- Erforschung von „Was-wäre-wenn“-Szenarien oder neuen Geschäftsereignissen mithilfe synthetischer Daten, die aus agentenbasierten Simulationen synthetisiert werden.
- Verwendung synthetischer Daten, um die Offenlegung sensibler Daten in Algorithmen für maschinelles Lernen zu verhindern.
- Teilen und Monetarisieren einer hochwertigen, datenschutzgeschützten synthetischen Replik mit internen Stakeholdern oder externen Geschäftspartnern.
Allerdings bietet die Synthese von Daten mehr Schutz vor herkömmlichen Datenschutz- und Datenanonymisierungstechniken (man denke an Maskierung) und trägt gleichzeitig dazu bei, den Nutzen der Daten besser zu bewahren. Dennoch besteht immer noch ein Mangel an Vertrauen unter den Unternehmensführern. Um dieses Vertrauen aufzubauen und eine breite Akzeptanz zu fördern, müssen Anbieter von Tools zur Generierung synthetischer Daten zwei wichtige Fragen beantworten, die viele Unternehmensleiter stellen: Setzen synthetische Daten mein Unternehmen zusätzlichen Datenschutzrisiken aus? Wie genau spiegeln synthetische Daten meine vorhandenen Daten wider?
Glücklicherweise gibt es bereits Best Practices, die Unternehmen dabei helfen, diese Fragen zu bewerten und hoffentlich das nötige Vertrauen in synthetische Daten aufzubauen, um auf den sich ständig verändernden Märkten von heute wettbewerbsfähiger zu werden. Lass uns einen Blick darauf werfen.
Gewährleistung des synthetischen Datenschutzes
Obwohl synthetische Daten als künstliche Daten oder „gefälschte Daten“ betrachtet werden, da sie computergeneriert und nicht durch tatsächliche Ereignisse (z. B. einen Kundenkauf, eine Internetanmeldung oder eine Patientendiagnose) erstellt werden, können bei ihrer Verwendung dennoch personenbezogene Daten (PII) offengelegt werden als Trainingsdaten für KI-Modelle. Wenn ein Unternehmen beispielsweise Wert auf Genauigkeit bei der Generierung synthetischer Daten legt, kann es sein, dass die resultierende Ausgabe unbeabsichtigt zu viele persönlich identifizierbare Attribute enthält, wodurch sich das Datenschutzrisiko des Unternehmens unwissentlich erhöht. Da die Modellierungstechniken in der Datenwissenschaft immer ausgefeilter werden, einschließlich Deep Learning sowie prädiktiver und generativer Modelle, müssen Unternehmen und Anbieter außerdem sorgfältig daran arbeiten, unbeabsichtigte Verbindungen zu verhindern, die die Identität einer Person preisgeben und sie Angriffen Dritter aussetzen könnten.
Glücklicherweise können Unternehmen, die an synthetischen Daten interessiert sind, Maßnahmen ergreifen, um ihr Datenschutzrisiko zu verringern:
Behalten Sie Ihre Daten dort, wo sie sind
Während viele Unternehmen ihre vorhandenen Softwareanwendungen zur Kosteneinsparung, verbesserten Leistung und Skalierbarkeit in die Cloud migrieren, spielen lokale Bereitstellungen weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Datenschutz und Schutz. Dies gilt teilweise für synthetische Daten. Beim Umgang mit vollständig synthetischen Daten (Daten, die ohne vorhandene Daten für das Modelltraining generiert werden) oder synthetischen Daten, die keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten enthalten, besteht ein minimales Risiko im Zusammenhang mit der Verwendung einer öffentlichen Cloud-Bereitstellungsmethode. Unternehmen sollten jedoch lokale Bereitstellungen in Betracht ziehen, wenn ihre synthetischen Daten von vorhandenen sensiblen Daten abhängig sind. Obwohl Cloud-Drittanbieter robuste integrierte Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen bieten, kann das Senden und Speichern sensibler PII-Kundendaten in solchen Clouds Ihr Unternehmen potenziellen Risiken aussetzen und von Ihrem Datenschutzteam blockiert werden.
Haben Sie Kontrolle und robusten Schutz
Nicht alle Anwendungsfälle synthetischer Daten erfordern Datenschutz, einige jedoch schon. Daher sollten Risiko-, Sicherheits- und Compliance-Verantwortliche einen Mechanismus implementieren, um das gewünschte Maß an Datenschutzrisiko während des Generierungsprozesses synthetischer Daten zu kontrollieren. „Differenzielle Privatsphäre“ ist ein solcher Mechanismus, der es Datenwissenschaftlern und Risikoteams ermöglicht, ihr gewünschtes Maß an Privatsphäre zu verwalten (typischerweise innerhalb eines Epsilon-Bereichs von 1 bis 10, wobei 1 die höchste Privatsphäre darstellt). Diese Methode verschleiert den Beitrag einer Person und macht es unmöglich, auf spezifische Informationen über eine Person zu schließen, einschließlich der Frage, ob ihre Informationen überhaupt verwendet wurden. Es identifiziert automatisch gefährdete einzelne Datenpunkte und führt „Rauschen“ ein, um deren spezifische Informationen zu verschleiern. Obwohl das Hinzufügen von Rauschen die Ausgabegenauigkeit leicht verringert (dies sind die „Kosten“ der unterschiedlichen Privatsphäre), beeinträchtigt es weder den Nutzen noch die Datenqualität im Vergleich zu herkömmlichen Datenmaskierungstechniken. Mit anderen Worten: Ein differenziell privater synthetischer Datensatz spiegelt immer noch die statistischen Eigenschaften Ihres realen Datensatzes wider. Darüber hinaus bietet der Einsatz differenzierter Datenschutztechniken Vorteile, darunter einen robusten Datenschutz vor potenziellen Angriffen auf die Privatsphäre, nachweisbare Datenschutzgarantien hinsichtlich kumulativer Risiken aus aufeinanderfolgenden Datenveröffentlichungen und Datentransparenz, da keine Notwendigkeit besteht, differenzielle private Berechnungen oder Parameter geheim zu halten.
Erhalten Sie Einblick in datenschutzbezogene Kennzahlen
Wenn differenzierter Datenschutz keine Option ist, sollten Geschäftsanwender einen Überblick über datenschutzbezogene Kennzahlen behalten, um ihnen zu helfen, das Ausmaß ihrer Datenschutzgefährdung zu verstehen. Hier sind zwei gängige Kennzahlen, die zwar nicht umfassend sind, aber als solide Grundlage dienen:
- Leckage-Score: Dieser Score misst den Anteil der Zeilen im synthetischen Datensatz, die mit dem Originaldatensatz identisch sind. Obwohl ein synthetischer Datensatz eine hohe Genauigkeit erreichen kann, könnte er den Datenschutz gefährden, indem zu viele der Originaldaten einbezogen werden. Datenlecks treten auf, wenn die Originaldaten oder tatsächlichen Daten Informationen über das Ziel enthalten, diese Daten jedoch nicht zugänglich sind, wenn das KI-Modell für Vorhersagen oder Analysen verwendet wird.
- Näherungsbewertung: Die Nähe wird durch Berechnen des Abstands zwischen den Originaldaten und den synthetischen Datensätzen bestimmt. Ein kleinerer Abstand weist auf ein höheres Datenschutzrisiko hin, da es einfacher ist, bestimmte Zeilen aus den synthetischen Tabellendaten zu isolieren.
Bewertung der Qualität synthetischer Daten
Für eine unternehmensweite Einführung müssen Unternehmensleiter und Datenwissenschaftler außerdem Vertrauen in die Qualität der synthetischen Datenausgabe haben. Insbesondere müssen sie schnell und einfach erfassen, wie genau die synthetischen Daten die statistischen Eigenschaften ihres vorhandenen Datenmodells beibehalten. Während einige Anwendungsfälle eine geringere Wiedergabetreue synthetischer Daten erfordern, wie z. B. illustrative Daten zur Erstellung realistischer Produktdemos, interner Schulungsressourcen oder bestimmte Schulungsszenarien für KI-Modelle, erfordern andere Anwendungsfälle ein hohes Maß an Wiedergabetreue, beispielsweise bei der Synthese von Patientendaten im Gesundheitswesen. Da ein Gesundheitsunternehmen im letztgenannten Anwendungsfall die synthetischen Ergebnisse nutzen kann, um neue Patientenerkenntnisse zu ermitteln, die als Grundlage für die nachgelagerte Entscheidungsfindung dienen, müssen Unternehmensleiter sicherstellen, dass die synthetischen Daten die Bedingungen ihres tatsächlichen Geschäfts genau widerspiegeln.
Schauen wir uns die Wiedergabetreue und andere qualitätsbezogene Kennzahlen genauer an:
Fidelity
Eine wichtige Kennzahl ist „Treue“. Dabei wird die Qualität der synthetischen Daten im Hinblick auf ihre Ähnlichkeit mit realen Daten und dem Datenmodell beurteilt. Unternehmen sollten nicht nur Einblick in die Spaltenverteilungen erhalten, sondern auch in die Beziehungen zwischen anderen Spalten, sowohl Eins-zu-Eins (univariat) als auch Eins-zu-viele (multivariat). Letzteres zu verstehen ist aufgrund der Komplexität und Größe der meisten vorhandenen Datentabellen von entscheidender Bedeutung. Glücklicherweise sind die neuesten neuronalen Netze und generativen KI-Modelle hervorragend darin, diese komplexen Beziehungen in Datenbanktabellen und Zeitreihendaten zu erfassen. Genauigkeitsmetriken werden mithilfe von Balkendiagrammen und Korrelationstabellen angezeigt, die zwar möglicherweise langwierig sind, aber wertvolle Erkenntnisse liefern. Wenn Sie noch keinen Zugriff auf Fidelity Analytics haben, können Sie zunächst Open-Source-Python-Pakete verwenden, z SD-Metriken.
Dienstprogramm
KI-Modelle erfordern ausreichend Daten für ein effektives Training und die Beschaffung realer Datensätze kann zeitaufwändig sein. Synthetische Daten bieten eine schnellere Alternative zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Daher ist es wichtig, den Nutzen synthetischer Daten beim Training von KI-Modellen zu verstehen, bevor man sie mit den entsprechenden Teams teilt. Im Wesentlichen misst diese Metrik die relative Vorhersagegenauigkeit eines maschinellen Lernmodells, wenn es auf realen Daten im Vergleich zu synthetischen Daten trainiert wird.
Fairness
Eine weitere wichtige Kennzahl ist „Fairness“, ein Thema, das aufgrund möglicher Verzerrungen in den von Unternehmen gesammelten Datensätzen immer mehr an Bedeutung gewinnt. Wenn der vorhandene Datensatz eine Verzerrung aufweist, sind auch die synthetischen Daten verzerrt. Ein Einblick in das Ausmaß dieser Voreingenommenheit kann Unternehmen dabei helfen, sie zu erkennen und möglicherweise zu korrigieren. Obwohl sie bei den heutigen synthetischen Datenlösungen nicht so weit verbreitet sind und nicht so wichtig sind wie Datenschutz, Wiedergabetreue oder Nutzen, hilft das Verständnis der Verzerrung in Ihren synthetischen Daten Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Erste Schritte mit synthetischen Daten in watsonx.ai
KI-Entwickler und Datenwissenschaftler können synthetische Tabellendaten generieren, indem sie Daten aus einer Datenbank importieren, eine Datei hochladen oder ein benutzerdefiniertes Datenschema in IBM® watsonx.ai™ erstellen. Dieses statistikbasierte Modell kann zur Generierung von Daten verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit von KI-Trainingsmodellen durch Randfälle und größere Stichprobengrößen zu verbessern. Diese Daten können auch dazu verwendet werden, Kundendemos und Schulungsmaterialien für Mitarbeiter realistischer zu gestalten.
Watsonx.ai ist ein unternehmenstaugliches KI-Studio der nächsten Generation für maschinelles Lernen und generative KI, das auf Basismodellen basiert. Mit dem Studio watsonx.ai können KI-Entwickler, darunter Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler und Geschäftsanalysten, sowohl traditionelles maschinelles Lernen als auch neue generative KI-Funktionen trainieren, validieren, optimieren und einsetzen. Watsonx.ai soll die Zusammenarbeit und Skalierbarkeit bei der Entwicklung von KI-Anwendungen erleichtern und kann in Hybrid-Cloud-Umgebungen eingesetzt werden.
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- Quelle: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
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